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ビジネスツール
感情分析・レビュー監視ツールを構築する
すべてのレビューが、テーマとバージョンと返信状況を持つ行になります。だから傾向の線は公開日で折れ、月曜のダイジェストはチームが実際に読んだものから自分で書き上がります。
テキスト ボックスにアイデアを入力するだけで、AIがそれを構築します。
レビューが、サポートより先に不具合を知っている理由
松尾さんと共同創業者は、8年目の野鳥識別アプリを運営しています。2つのストア、14言語、週におよそ200件のレビュー。サポートに書いてくる人は声の大きい少数で、残りの95%はレビューで話しています。今週の山のどこかで、3人のフィンランドの野鳥観察者が同じログインのループを、丁寧に、フィンランド語で書いています。ストアのダッシュボードは、それを平均評価の0.02の低下として要約しました。
市場のレビューツールは、代理店とホテルチェーンのために作られています。50のチャネル、ホワイトラベルの帳票、席数課金。プロダクトチームに要るのは、もっと狭くて鋭いものです。自分たちの分類、自分たちのリリース暦、そしてすべてのレビューが人の手で一度だけ読まれ、うっかり二度読まれないことを保証する待ち行列。それは小さく具体的なシステムで、Klivが説明から構築するのは、まさにその種類です。
レビュー、テーマ、リリース。話し合う3つのテーブル
この窓口が機能するのは、すべての判断が行に落ち、そこに留まるからです。
レビューの行
出所、バージョン、言語、評価、本文、仕分けの状態。待ち行列は未読の行を順に出すので、忙しい木曜に途中でやめ、読み直さずに再開できます。
テーマ
ベンダーの分類ではなく、あなたの分類。「カモメの誤同定」がテーマなのは、あなたのアプリにカモメがいるからです。タグの付いたレビューはすべて、そのテーマの傾向線を養います。
リリース
公開日はレコードなので、どのグラフも4.2がどこで終わり4.2.1がどこで始まったかを知っています。苦情は、それを生んだビルドに照らして読まれます。
返信
アプリで下書きし、ストアに投稿し、完了の印を付ける。作成者と日付がレコードに載るので、同じ人に二度答えることはありません。
ダイジェスト
月曜の要約は、その週の行から自分で組み上がります。テーマ別の件数、動いたもの、朝会で引用する価値のある5件。
バージョン4.2に問題がある
ひとつの不出来なリリースが窓口を通っていく。そして、山がどれだけ早く話し始めていたかに気づく。
更新が公開される
リリースの行が、日付と更新履歴の注記とともに入ります。この瞬間から、届くすべてのレビューはバージョンの列に4.2を持ちます。
木曜の取り込みが届く
その週のレビューが到着し、待ち行列に加わります。松尾さんはコーヒーが冷めるまでに11件へ「ログインのループ」とタグを付けます。1件につきキー2打。
テーマが登り始める
平らな基準線に対して、ログインループの傾向線が上に折れます。サポートの受信箱に3件目のチケットが入る前に、窓口はそのテーマに印を付けます。
修正が出る
4.2.1がリリースの行になります。グラフは新しい境界で折れ、その向こう側でのテーマの件数が、修正への評決になります。
返信が輪を閉じる
タグの付いたレビュアー全員に、修正に触れた個別の返信が届きます。一度下書きし、レビューごとに直し、それぞれの行に完了の印を付けます。
山に聞きたいことを言う
3つのレビュー窓口。どれも、そのチームが知る必要のあることが形を決めています。
アプリスタジオの窓口
2つのストア、テーマ、バージョン、返信の追跡。
“モバイルアプリのチーム向けにレビューの仕分け窓口を作って。取り込んだストアのレビュー、自分たちのテーマ分類、リリースに対するバージョン追跡、レビューごとの返信状況を入れて。”
6つの客席
横断のひとつの待ち行列、店舗別の週次報告。
“6店舗の飲食グループのレビュー監視を作って。レビューを店舗と話題でタグ付けし、店長は自分の店の待ち行列を見て、オーナーは週次の全体像を見られるようにして。”
製品ラインのフィードバック
通販サイトのレビューを、製品とロット別に。
“調理器具ブランドのフィードバック追跡を作って。通販サイトのレビューを製品と製造ロットで整理し、品質のテーマにタグを付け、月次の傾向報告が工房に届くようにして。”
自分で走る部分
スクレイピングなしの取り込み。 ストアが公式のエクスポートやAPIを提供しているところでは、サーバー側の定期関数が時間どおりに取りに行きます。資格情報はコードではなくKlivの秘密情報の保管庫に。提供がないところでは、週次のCSVアップロードが1分で済みます。どちらにせよ、重複はレビューのテーブル自身のキーが拒みます。
書庫を丸ごと覚えている検索。 4万件の古いレビューはコーパスです。自分の行に対する意味検索があれば、「寒いところでの電池の減りについてのノルウェー語のレビュー」は何年後でも見つかります。当時それに「電池」とタグを付けた人がいなくても。
窓口は、チームがいる場所へ報告します。 月曜のジョブがダイジェストをチームのSlackチャンネルへ投稿します。上がったテーマ、下がったテーマ、その週の最も鋭い一文。KlivのSlack連携を通り、手で写すものはありません。
AIアプリの半分は正直な整理で、もう半分は問いに追いつく検索です。その両方を他の業界の中で通したものが 自分が持つデータから始めるAIアプリ に並んでいます。
ダッシュボードを買う前に読む
Klivはレビューサイトをスクレイピングしますか
しません。レビューは公式のエクスポートとAPIから入ります。出所が許すところでは定期的に取得し、許さないところではアップロードします。各プラットフォームとの関係も、その規約も、あなたのものです。
感情の採点は誰がしますか
設計として、あなたのチームです。待ち行列は判断の記録をキー2打の行為にし、その下流のすべては人が書いた行から計算されます。役員会で弁護できる傾向は、推測ではなく判断から組み上がります。
苦情がどのバージョンのものか分かりますか
分かります。バージョンはすべてのレビューの列で、リリースは日付を持つレコードです。だから傾向のグラフは公開日でちょうど折れます。「4.2がログインを壊した」と「最近みんな不満そうだ」の違いです。
14言語でレビューが来ます。それから
原文はデータであり、手を触れません。その隣に作業用の翻訳の列が並び、チームが信頼する翻訳ツールが埋めます。待ち行列は両方を見せ、テーマの分類は苦情が何語で届いたかを気にしません。
クリエイターが構築
可能性を探る
世界中の開発者とクリエイターが Kliv で構築した実際のアプリをご覧ください
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4,000件のレビューは、あなたに何を伝えようとしていたのか
どの出所が窓口に流れ込み、どのテーマが重要かを言ってください。それ以降、読むべき一覧は自分で並び、答えは肩をすくめる仕草ではなくグラフになります。